基于FABA-SISO的时变频率选择性衰落信道CPM信号盲均衡

该文针对时变频率选择性衰落信道下高阶连续相位调制(CPM)信号盲均衡中存在的均衡性能较差、复杂度较高以及收敛速度慢等问题,从双向自适应信道均衡的角度出发,将线性调制信号均衡中使用的前后向自适应软输入软输出(FABA-SISO)算法推广,建立一种新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法,并结合逐幸存处理(PSP)思想和Kalman滤波,提出一种适用于高阶CPM信号的自适应盲均衡算法。该算法通过使用FABA-SISO算法,同时利用过去、现在和将来的观察数据进行Kalman滤波信道估计,有效改善了信道估计的精度,同时使用PSP算法来降低系统的复杂度,使得算法具有较好的工程应用性。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。

基于Turbo迭代算法的LDPCC-CPM系统接收机设计

基于连续相位编码(continuous phase encoder,CPE)的记忆与递归特性,结合LDPC码及随机交织器,构建LDPCC-CPM系统模型.针对传统接收机中解调器与译码器之间缺少信息共享的弊端,引入Turbo迭代检测机制,提出一种基于软输入软输出(soft-input soft-output,SISO)算法的迭代检测方法,探讨主要参数对系统性能的影响,为实际应用中系统参数的选择提供依据.加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道下的仿真结果表明,在低信噪比条件下,与传统串行接收机相比,所设计的迭代接收机能有效改善系统的收敛性,降低地板效应出现的概率,提高系统检测误比特率的性能.

OFDM系统中一种新的迭代信道估计算法

本文提出了OFDM系统中一种新的基于软信息迭代处理的信道估计算法。该算法将面向判决最小二乘估计算法和盲估计算法相结合,在估计器中构造了一种新的置信度量函数,根据解码和软映射重构的反馈信号置信度大小在两种估计算法中自适应选择,这样估计的信道频响可以有效提高软信息迭代接收性能,大大降低信道估计训练开销。仿真结果表明,本文提出的算法能有效跟踪信道时变,限制传统面向判决估计的错误传播,达到好的系统性能。

迭代接收机中软译码算法的低复杂度实现

Max-Log-MAP算法因其更适于迭代处理已成为解决低信噪比条件下信号接收问题中的常用译码算法。提出一种新颖的性能/复杂度折衷策略来解决算法的实用化问题。新算法的巧妙之处在于利用MAP算法中误比特率最小的特点,通过简单的全局路径对比实现状态缩减;分析译码软输出对接收机迭代性能的影响,提出大噪声环境下的可靠度放大策略以改善性能。仿真结果表明,该算法在信噪比小于5dB时,能够十分逼近Log-MAP的误码性能,同时其实现复杂度只为Max-Log-MAP算法的40%～50%。

基于PR信道的BCJR检测

为了满足磁盘存储系统的高数据传输速率和高数据存储密度的需求,造成数字序列之间产生的码间干扰成为接收端获得可靠信息的主要阻碍。本文是以部分响应信号作为离散时间的ISI信道模型,采用基于MAP算法的对数域BCJR(10g-MAP)算法进行信道检测。文章介绍了PR信道的模型,对算法的检测原理进行理论分析,并给出几种不同的部分响应信道下的计算机仿真。结果表明该算法能有效地对ISI信道进行检测,能应用于磁记录系统。